巨頭們都看好的物理AI是什麼？

當人工智能的觸角從虛擬世界延伸至物理維度，一場關於真實與模擬的認知革命正在發生。英偉達創始人黃仁勛在第三屆鏈博會上提出的"物理AI"概念，揭示了人工智能發展的新範式——通過GPU加速技術突破計算瓶頸，將物理定律、化學反應等基礎科學原理與真實場景數據深度融合，使AI能夠像人類科學家般基於已知規律推導決策。

這一進階不僅延續了CAE(計算機輔助工程)模擬真實世界的終極理想，更顛覆了傳統AI依賴海量數據訓練的路徑依賴。當數字孿生技術開始精準映射材料形變、流體動力學乃至生命代謝過程，物理AI正成為重構工業設計、氣候變化研究等領域的"數字孿生世界的構建者"，悄然重塑人類對複雜系統的認知邊界。

科學發現進入高鐵時代

我們不妨把物理AI想象成一座橫跨虛擬與現實的"數字橋樑"。當傳統AI還在數據海洋中摸索規律時，物理AI已經手握科學定律的"藏寶圖"，在計算機里構建出完全遵循物理規則的平行世界。這種技術革命正在重塑人類認知世界的維度，就像給科學家裝上了"數字預言眼鏡"。

想象你要設計一款更安全的手機電池，傳統方法需要反複製作原型並測試爆炸風險，這個過程可能耗時數年。而物理AI會先調出《電化學原理》《熱力學定律》這些"知識錦囊"，在數字空間搭建一個精準的微觀世界：鋰離子在電解液中的遷移軌跡完全符合擴散方程，電極材料的晶體結構變化遵循量子力學原理，連電池發熱時的熱傳導過程都經過嚴格計算。這種模擬實驗的精度能達到原子級別，就像在計算機里造了一臺"虛擬電池製造機"。

GPU芯片正是這場變革的"超級引擎"。當物理AI需要計算流體繞過飛機機翼產生的湍流時，GPU能同時處理數百萬個流體微元的運動軌跡；當模擬地震波在地下岩層的傳播路徑時，GPU並行計算能力能讓原本需要超級計算機運行一周的模型，在幾小時內完成。這種計算效率的提升，使得"數字孿生"技術從概念走向實用——上海中心大廈在建造前就通過物理AI模擬了颱風侵襲時的結構應力，特斯拉工廠的機械臂在虛擬環境中完成了百萬次抓取測試。

這種技術突破帶來的改變遠超效率提升。當AI開始理解"碳原子在高温下會與氧結合生成二氧化碳"這樣的基礎規律，它就能自主推演出新型材料的合成路徑，而無需等待實驗室的試錯結果。在醫療領域，物理AI已經能模擬藥物分子與人體蛋白的結合過程，精準預測藥物副作用；在環保領域，它正在構建地球氣候的"數字鏡像"，讓科學家能提前十年預判冰川消融對海平面的影響。

物理AI的真正革命性在於，它讓人類獲得了"數字預演未來"的能力。就像數學家通過公式推導證明定理，物理AI能基於已知的科學規律，在虛擬世界中推演出複雜系統的演變趨勢。這種從"數據驅動"到"原理驅動"的範式轉變，正在將科學發現的速度從"馬車時代"推向"高鐵時代"。當工程師能在計算機里完美復現從分子振動到城市交通的完整物理世界，物理AI終將成為人類探索未知的"數字望遠鏡"。

國內物理 AI 產業鏈正在形成

國內物理AI產業鏈正以技術突破為支點，加速形成從底層感知到上層應用的全鏈路生態，這一進程既承載着工業軟件國產替代的使命，更孕育着通過物理場與人工智能深度融合實現技術彎道超車的可能性。

物理AI的核心在於將基礎物理學原理與人工智能技術結合，通過仿真、感知等環節構建真實世界的數字鏡像，從而解決複雜工程問題。產業鏈的成型需要上下游協同，國投證券提出的「仿真-感知-機器人」受益邏輯正揭示了這一生態的關鍵環節。

索辰科技推出的「天工·開物平臺」正是這一理念的集中體現——該平臺基於生成式物理AI與實景渲染技術，實現了四維時空耦合下的多物理場設計、仿真與優化，不僅支持快速搭建真實場景並模擬物理場相互作用，更通過虛擬訓練驗證機器人、智能駕駛等場景的應用，為工業用户提供了「開發-部署」一體化的物理AI工具集。這種將計算物理與人工智能深度融合的能力，使其被業內視為對標英偉達Omniverse的國產方案，標誌着國內企業在物理AI基礎平臺領域已具備與國際巨頭同台競技的潛力。

在感知層，奧比中光通過RGB-D相機FemtoBolt為ReKep系統提供3D視覺數據支撐，助力機器人動作優化與複雜交互，凸顯了高精度感知設備對物理AI落地的必要性；在應用層，能科科技等工業數字孿生廠商則通過解決方案將物理AI與實際工業場景結合，推動技術從實驗室走向生產一線。

而索辰科技作為仿真層的核心玩家，不僅通過開物平臺構建了物理AI的「操作系統」，更通過併購動作加速產業鏈整合——2024年底收購寧波麥思捷55%股權，補足動態環境感知與端雲協同能力；2025年初籌劃收購北京力控元通51%股權，強化工業數據採集與存儲能力，逐步構建起從「物理場感知-仿真建模-虛擬訓練-決策閉環」的全鏈路閉環，為產業鏈的完善提供了關鍵拼圖。

當前，全球工業仿真軟件市場正經歷變革，新思科技收購ANSYS的交易獲批，預示着國際巨頭通過整合重塑格局，這也為國內企業帶來了挑戰與機遇。正如索辰科技董事長陳灝所言，物理AI是「劃時代的技術」，即便處於0到1的階段，其對客户的價值已遠超預期。

隨着低空經濟、新能源等場景對高精度仿真與虛擬訓練的需求爆發，物理AI作為行業基礎設施的屬性愈發明顯，而國內企業憑藉對本土行業需求的深刻理解，以及在物理場仿真數據積累上的優勢，正迎來彎道超車的窗口期。